1、背景

项目中使用easyExcel3.1.1版本实现上传下载功能，相关数据DTO以

@ExcelProperty(value = "dealer_gssn_id")

形式规定其每一列的名称，这样的话easyExcel会完全匹配对应的列名，即用户上传文件时，列名写成Dealer_gssn_id，那么对应的DTO不会给对应字段赋值。

现在客户需要实现此项需求，忽略列名大小写，延伸出来以下内容。

2、调研

最开始以为easyExcel有现成的一些方法或者重写类能实现此项功能，但是后来查看源码，发现没办法重写。具体的debug流程不再此细说，主要看一下DefaultAnalysisEventProcessor类：

该类中dealData方法，调用buildHead方法，在该方法中141行使用的equals方法用来比较DTO中value名字与excel上传的列名是否匹配，然而这个类的调用方式是new出来的，这就代表即使我们重写了DefaultAnalysisEventProcessor 类，也没办法执行到我们重写的方法，所以这条路走不通了。

除此之外就只能靠我们自己发散思维去想想该怎么做了。

通过打断点看数据，我们其实能在重写AnalysisEventListener的类中看到invokeHeadMap类中是所有的列头数据，invoke方法中既有列头数据，也有具体的值信息，但是怎么和我们定义的DTO做绑定，这也是个麻烦的事情，可以做，但是想想就比较复杂，可能需要写一大堆的if else，代码也不美观，特别是DTO中字段六七十个，而且不止这一个文件要改，这样做起来麻烦且费时。

那就接着想想其他可能性。

比如在我们上传文件时，在处理数据之前写个公共的util呢？这个util功能会把excel列头拿出来都转化为小写，再重新生成一个MultipartFile文件对象呢？这样，每个上传excel功能我们手动调用一下是不是代码侵入量小一些呢？

所以接下来开始硬刚这部分操作，修修补补，起码能实现上述需求：

这个util可以直接使用，但是每个人场景不同可能需要略微修改，这个util只针对sheet 1中简单的区分列头与数据，比较复杂的excel还需要按实际情况修改：

import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import com.alibaba.excel.ExcelWriter;
import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener;
import com.alibaba.excel.write.metadata.WriteSheet;
import org.springframework.mock.web.MockMultipartFile;
import org.springframework.util.ObjectUtils;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class FileUtils {

    public static MultipartFile convertToLowerCase(MultipartFile file) throws Exception {
        // 临时存储读取到的数据
        List<List<String>> headerData = new ArrayList<>();
        List<List<String>> rowData = new ArrayList<>();

        // 读取原始文件内容
        try (InputStream inputStream = file.getInputStream()) {

            // 使用EasyExcel读取原始文件数据
            EasyExcel.read(inputStream, new AnalysisEventListener<>() {
                @Override
                public void invokeHeadMap(Map<Integer, String> headMap, AnalysisContext context) {
                    // 转换为小写并存储列头
                    List<String> headers = new ArrayList<>();
                    headMap.forEach((k, v) -> headers.add(ObjectUtils.isEmpty(v) ? "" : v.toLowerCase()));
                    headerData.add(headers);
                }

                @Override
                public void invoke(Object data1, AnalysisContext context) {
                    Map<Integer, String> stringData = (Map<Integer, String>) data1;
                    List<String> list = new ArrayList<>();
                    stringData.forEach((key, value) -> list.add(ObjectUtils.isEmpty(value) ? "" : value));
                    rowData.add(list);
                }

                @Override
                public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
                    // 所有数据解析完成后调用此方法，这里不做什么
                }
            }).sheet().doRead();

            // 创建一个字节数组输出流来存储Excel内容
            ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();

            // 使用EasyExcel创建ExcelWriter
            try (ExcelWriter excelWriter = EasyExcel.write(byteArrayOutputStream).build()) {
                // 创建写入的sheet页
                WriteSheet writeSheet = EasyExcel.writerSheet().build();

                // 写入表头
                if (!headerData.isEmpty()) {
                    excelWriter.write(headerData, writeSheet);
                }

                // 写入数据
                if (!rowData.isEmpty()) {
                    excelWriter.write(rowData, writeSheet);
                }
            }

            // 将字节数组输出流转换为输入流
            InputStream newInputStream = new ByteArrayInputStream(byteArrayOutputStream.toByteArray());

            // 使用转换后的输入流创建一个新的MultipartFile
            return new MockMultipartFile(
                    "file",
                    file.getOriginalFilename(),
                    file.getContentType(),
                    newInputStream
            );
        }
    }
}